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出版者:Springer

作者:Calder, Muffy (EDT)/ Gilmore, Stephen (EDT)

出品人:

页数:266

译者:

出版时间:2007-11-09

价格:USD 64.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540751397

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 苏格兰首席科学顾问
• Systems Biology
• Computational Biology
• Mathematical Modeling
• Bioinformatics
• Algorithms
• Network Analysis
• Modeling
• Simulation
• Data Analysis
• Computational Science

《系统生物学中的计算方法：探索生命奥秘的强大工具》 生命，这一复杂而精妙的系统，其运行规律深藏于分子、细胞乃至整个有机体层面。理解生命的本质，不仅需要深入的生物学知识，更离不开现代科学技术的强大支撑。近年来，计算科学的飞速发展为我们揭示生命奥秘提供了前所未有的视角和工具。《系统生物学中的计算方法》一书，正是聚焦于这一交叉领域，系统性地梳理并介绍了在系统生物学研究中至关重要的计算方法和模型。 本书并非仅仅罗列算法，而是将这些计算工具置于系统生物学的宏大框架下进行阐述。系统生物学，作为一门新兴的学科，旨在超越对生命系统中单个组分的孤立研究，转而关注组分之间的相互作用以及由此产生的整体行为。例如，一个细胞内的蛋白质相互作用网络，以及这些相互作用如何调控细胞生长、分化或对外界刺激的反应，都是系统生物学的研究对象。而这些复杂网络的构建、分析以及动态行为的预测，几乎完全依赖于先进的计算方法。 在本书中，读者将首先接触到系统生物学的基础概念和研究范式。我们将探讨如何从海量的生物学数据，如基因组学、转录组学、蛋白质组学等数据中提取有意义的信息，以及如何将这些信息整合起来，构建具有生物学意义的模型。这通常涉及到数据预处理、特征选择、降维等一系列计算流程。 随后，本书将深入讲解用于描述和分析生物系统动力学的核心计算方法。这包括但不限于： 数学建模与仿真： 了解如何利用微分方程、随机过程等数学工具来刻画生物反应的速率、反馈机制和信号传递通路。本书将详细介绍如何构建和求解这些模型，例如，代谢通路、基因调控网络、信号转导通路等，并通过仿真模拟来预测系统的稳态行为、响应特性以及对扰动的敏感性。我们将讨论不同建模方法的优缺点，以及如何根据具体的生物问题选择最合适的模型。 网络分析与可视化： 生命系统本质上是复杂的网络。本书将介绍各种图论算法，用于分析蛋白质相互作用网络、代谢网络、基因调控网络等。读者将学习如何识别关键节点、模块、路径，以及如何评估网络的鲁棒性和可塑性。强大的可视化工具的使用也将是重点，能够将抽象的网络结构直观地呈现，帮助研究者理解系统的组织原则。 机器学习与数据挖掘： 随着生物数据的爆炸式增长，机器学习技术在系统生物学中的应用愈发广泛。本书将介绍监督学习、无监督学习以及强化学习等在生物数据分析中的应用。例如，利用分类算法预测疾病相关基因，利用聚类算法发现新的生物功能模块，或者利用深度学习模型解析复杂的基因表达模式。我们将讨论特征工程、模型评估以及模型可解释性等关键问题。 统计推断与模型选择： 构建模型后，如何验证模型的有效性，以及如何从多个备选模型中选择最优模型，是至关重要的步骤。本书将介绍贝叶斯推断、最大似然估计等统计方法，用于参数估计和模型参数的优化。同时，交叉验证、信息准则（如AIC, BIC）等模型选择技术也将得到详尽阐述。 计算生物学算法与工具： 除了通用的数学和统计方法，本书还将介绍一些专门为生物学问题设计的算法和软件工具。例如，用于序列比对、结构预测、分子动力学模拟等的经典算法和常用软件包。我们将简要介绍这些工具的功能和应用场景，为读者提供实用的参考。 本书的另一个重要侧重点是模型验证与生物学解释。计算模型并非仅仅是数学游戏的产物，它们必须与实验数据进行紧密结合。本书将强调如何设计实验来验证计算模型的预测，以及如何从计算结果中提炼出可供生物学验证的假说。理解模型参数的生物学意义，以及如何通过改变模型参数来模拟生物过程的变化，是本书所追求的目标。 此外，本书还可能触及一些前沿话题，例如： 复杂系统的鲁棒性与适应性： 如何理解生命系统在面对环境变化或内部扰动时保持稳定（鲁棒性）并做出调整（适应性）的机制，以及如何通过计算方法来量化和预测这些特性。 多尺度建模： 生命系统涉及从分子到细胞再到整个器官乃至个体的多重尺度。本书将探讨如何构建能够连接不同尺度信息的模型，以更全面地理解生命系统的运作。 人工智能在系统生物学中的新兴应用： 随着人工智能技术的飞速发展，其在生命科学领域的应用也日益深化。本书将可能展望AI在药物发现、个性化医疗等系统生物学相关领域的潜在作用。 《系统生物学中的计算方法》旨在为生物学研究者提供一套强大的定量分析工具，帮助他们更深入、更系统地理解生命现象。无论是生物信息学专家、生物物理学家，还是对系统生物学充满兴趣的研究生，都将能从本书中受益。通过掌握这些计算方法，研究者可以更有效地设计实验、分析数据、构建模型，从而加速生命科学的研究进程，为攻克疾病、改造生命提供新的思路和解决方案。本书将成为您探索生命奥秘，驾驭复杂生物系统不可或缺的指南。

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坦白说，我是一名对生命现象充满敬畏，但又对技术细节有些畏惧的生物学研究者。系统生物学这个领域，对我来说既是充满诱惑的蓝海，又是充满挑战的高峰。“Computational Methods in Systems Biology” 这个书名，给我一种既专业又具有实践指导意义的感觉。我希望它能够像一位经验丰富的向导，带领我穿越计算方法的丛林，去探索系统生物学的广阔天地。我期待它能够提供一份详尽的计算工具清单，并解释这些工具在解决具体生物学问题时的适用性。比如，我希望它能详细介绍如何利用机器学习技术来分析基因表达数据，从而识别出与特定疾病相关的生物标记物。此外，我对于如何通过计算模型来预测细胞行为和响应，也充满了浓厚的兴趣。如果这本书能够提供一些易于理解的算法示例，并且解释这些算法背后的数学原理，那对我来说将是极大的帮助。我希望通过阅读这本书，能够克服对计算方法的心理障碍，并且能够自信地将这些方法应用到我的研究中，从而更深入地理解生命的本质。

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这本书的封面和书名，"Computational Methods in Systems Biology"，散发出一种严谨而又充满前沿气息的学术氛围。我一直在思考，如何才能真正地理解生物系统作为一个整体的运作规律，而不是仅仅停留在孤立的基因或蛋白质层面。我想，这正是我寻找的答案。我期待这本书能够提供一个清晰的框架，帮助我理解系统生物学研究的核心问题，以及解决这些问题所需要的计算方法。我希望它能够介绍一些经典的建模技术，比如离散事件模拟，或者离散动力学模型，并解释它们在描述生物过程中的优势和局限性。同时，我也对如何利用计算方法来整合不同来源的生物数据，比如基因组学、蛋白质组学和代谢组学数据，以获得更全面的系统性认识，这方面的内容非常感兴趣。如果书中能够提供一些关于数据处理和分析的实用技巧，以及对这些方法在实际研究中的应用案例进行深入分析，那将是对我极大的启迪。我相信，通过这本书的学习，我能够建立起对系统生物学计算方法的整体认知，并为我未来的研究指明方向。

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这本书的名字听起来就充满了挑战性和吸引力，Computational Methods in Systems Biology。作为一个对生物学和计算学交叉领域充满好奇的读者，我一直在寻找能够帮助我深入理解这个前沿领域的资源。这本书的题目恰好点燃了我内心深处的渴望。在翻阅之前，我脑海中已经勾勒出了一幅画面：它应该会像一座桥梁，连接起抽象的数学模型和复杂的生物系统，带领我穿越计算的迷宫，去揭示生命的奥秘。我期待着它能用清晰的语言解释那些看似晦涩的计算方法，并且用生动的案例展示这些方法如何在系统生物学的研究中发挥关键作用。比如，我特别希望它能深入浅出地讲解如何利用计算模型来模拟基因调控网络，预测蛋白质的相互作用，或者分析大量的组学数据，从而更全面地理解生命体的动态行为。如果这本书能够提供实际的算法实现细节，甚至是代码示例，那将是锦上添花，让我能够亲手去实践，去体验计算在系统生物学中的强大力量。我坚信，这本书的出现，将是我在这个领域探索道路上的重要里程碑，帮助我构建起扎实的理论基础和实用的技术能力，为我未来的研究打下坚实的基础。

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“计算方法在系统生物学中”——单单这个书名就足以让人产生无限的遐想，它承诺着一种全新的视角来审视生命，一种用数学和算法的语言来解读生物复杂性的方式。我一直觉得，生物学研究正站在一个数据的洪流之中，而理解和驾驭这些数据，离不开强大的计算工具。我希望这本书能成为我手中的一把钥匙，开启通往更深层次生物学理解的大门。我期待它能够清晰地介绍那些在系统生物学领域至关重要的计算方法，例如，如何在复杂的网络中寻找关键节点，如何模拟细胞内的信号传导通路，或者如何利用计算生物学的方法来设计新的药物。我想知道，那些高深的算法，比如贝叶斯推断、马尔可夫链蒙特卡洛方法，在系统生物学研究中到底扮演着怎样的角色。这本书若能提供一些算法的直观解释，并附带清晰的图示，那将极大地方便我这样的初学者。我渴望通过这本书，能够掌握一套系统性的计算思维，学会如何将生物学问题转化为可计算的模型，并从中提取有意义的生物学见解。

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我是一名对生物系统内在逻辑充满好奇的研究生，在寻找一本能够系统阐述如何运用计算工具来解析生命复杂性的书籍时，"Computational Methods in Systems Biology" 这个书名立刻吸引了我。我设想这本书会是一份详尽的工具箱，里面装满了能够解决生物学难题的算法和技术。我希望它不仅停留在理论层面，更能深入到如何实际应用这些方法，比如，如何利用图论来分析生物通路，如何运用统计学模型来解释实验数据中的变异性，或者如何通过机器学习来识别疾病的生物标志物。我尤其期待它能涵盖一些经典的计算模型，例如基于微分方程的动力学建模，以及一些更现代的方法，比如基于代理的模型模拟。更重要的是，我希望这本书能够强调跨学科的视角，说明计算机科学家和生物学家如何通过合作，共同推动系统生物学的发展。如果书中能提供一些实际的研究案例，展示这些计算方法是如何被用来解决真实的生物学问题，那就太棒了。这样，我不仅能学到理论知识，还能看到理论是如何转化为实践的，从而激发我自己的研究灵感。

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